DPDK方法论四要点

DPDK的技术细节背后有四条可迁移的方法论：一是专用负载下的针对性软件优化——用软件对特定负载深度定制，逼近专用硬件的性能；二是追求可水平扩展的性能，呼应[[Amdahl与Gustafson的视角差异]]中吞吐优先而非固定任务耗时优先的视角——遵循临界区越薄越好、碰撞越少越好的原则，数据尽量本地化和无锁化，让吞吐随核数线性增长；三是向Cache索求极致——多数实现优化都围绕Cache展开，驾驭好Cache几乎等于成功了一半；四是理论分析结合实践推导——通过分析、推测、原型、跑数据、再分析的螺旋式迭代逼近最优解。